1.一种基于散射效率的海面溢油识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，采集海面目标的光谱信息，得到溢油和背景海水的卫星遥感图像；
步骤二，对光谱图像进行数据处理，得到每种目标的多组光谱数据；
步骤三，分析光谱特征峰值，提取单位面积散射效率，得到无干扰特征带；
其中，
步骤四，将特征带作为神经网络训练样本，对采集数据样本进行训练；
步骤五，提取特征信号，对海面溢油进行自动识别；
步骤六，计算各目标的识别残差，完善测量方法。
2.根据权利要求1所述的海面溢油检测方法，其特征在于：步骤一中，所用数据为2007年5月6日上午10时27分（当地时间）获得的l1t级影像，主要覆盖渤海辽东湾附近海域，直至福州湾海域。
3.根据权利要求1所述的海面溢油检测方法，其特征在于：步骤二中，对采集遥感图像进行处理得到反射率数据，主要包括去除受水汽影响严重的未标定波段、绝对辐射亮度值的换算和大气校正，得到每种目标的多组光谱数据。
4.根据权利要求1所述的海面溢油检测方法，其特征在于：步骤三中，在可见光/近红外波段，五种介质的散射速率曲线差别很大，在特征波长下，波形明显不同，根据特征峰值提取算法，得到介质的特征波长，单位面积的散射效率可表示为：
其中，
5.根据权利要求1所述的海面溢油检测方法，其特征在于：步骤四中，将特征带作为神经网络训练样本，得到采集数据样本的特征信号。
6.根据权利要求1所述的海面溢油检测方法，其特征在于：步骤五中，以介质特征信号为训练样本，以整个目标遥感数据为测试样本，结合反向传播神经网络算法，自动识别出背景中突出的目标。
7.根据权利要求1所述的海面溢油检测方法，其特征在于：步骤六具体为：
分别计算出各目标在基于散射效率识别方法中的残差值；
进行校正实验，将其数据与理想数据进行比较；
完善测量模型，获得最佳的识别方法。